big*_*bug 149 python dataframe pandas
我有熊猫数据帧df1
和df2
(DF1是vanila数据帧,DF2由"STK_ID"和"RPT_Date"索引):
>>> df1
STK_ID RPT_Date TClose sales discount
0 000568 20060331 3.69 5.975 NaN
1 000568 20060630 9.14 10.143 NaN
2 000568 20060930 9.49 13.854 NaN
3 000568 20061231 15.84 19.262 NaN
4 000568 20070331 17.00 6.803 NaN
5 000568 20070630 26.31 12.940 NaN
6 000568 20070930 39.12 19.977 NaN
7 000568 20071231 45.94 29.269 NaN
8 000568 20080331 38.75 12.668 NaN
9 000568 20080630 30.09 21.102 NaN
10 000568 20080930 26.00 30.769 NaN
>>> df2
TClose sales discount net_sales cogs
STK_ID RPT_Date
000568 20060331 3.69 5.975 NaN 5.975 2.591
20060630 9.14 10.143 NaN 10.143 4.363
20060930 9.49 13.854 NaN 13.854 5.901
20061231 15.84 19.262 NaN 19.262 8.407
20070331 17.00 6.803 NaN 6.803 2.815
20070630 26.31 12.940 NaN 12.940 5.418
20070930 39.12 19.977 NaN 19.977 8.452
20071231 45.94 29.269 NaN 29.269 12.606
20080331 38.75 12.668 NaN 12.668 3.958
20080630 30.09 21.102 NaN 21.102 7.431
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我可以通过以下方式获得最后3行df2:
>>> df2.ix[-3:]
TClose sales discount net_sales cogs
STK_ID RPT_Date
000568 20071231 45.94 29.269 NaN 29.269 12.606
20080331 38.75 12.668 NaN 12.668 3.958
20080630 30.09 21.102 NaN 21.102 7.431
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
同时df1.ix[-3:]
给出所有行:
>>> df1.ix[-3:]
STK_ID RPT_Date TClose sales discount
0 000568 20060331 3.69 5.975 NaN
1 000568 20060630 9.14 10.143 NaN
2 000568 20060930 9.49 13.854 NaN
3 000568 20061231 15.84 19.262 NaN
4 000568 20070331 17.00 6.803 NaN
5 000568 20070630 26.31 12.940 NaN
6 000568 20070930 39.12 19.977 NaN
7 000568 20071231 45.94 29.269 NaN
8 000568 20080331 38.75 12.668 NaN
9 000568 20080630 30.09 21.102 NaN
10 000568 20080930 26.00 30.769 NaN
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
为什么?如何获取最后3行df1
(没有索引的数据帧)?熊猫0.10.1
And*_*den 62
这是因为使用整数索引(通过-3而不是位置ix
选择标签,这是设计:请参阅pandas中的整数索引"gotchas"*).
*在较新版本的pandas中,喜欢使用loc或iloc来消除ix作为位置或标签的歧义:
df.iloc[-3:]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
看文档.
正如韦斯所指出的,在这种特殊情况下你应该只使用尾巴!
如何获取熊猫DataFrame的最后N行?
如果您按位置进行切片,__getitem__
(即使用进行切片[]
)效果很好,并且是我针对该问题发现的最简洁的解决方案。
pd.__version__
# '0.24.2'
df = pd.DataFrame({'A': list('aaabbbbc'), 'B': np.arange(1, 9)})
df
A B
0 a 1
1 a 2
2 a 3
3 b 4
4 b 5
5 b 6
6 b 7
7 c 8
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
df[-3:]
A B
5 b 6
6 b 7
7 c 8
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
例如,这与调用相同df.iloc[-3:]
(iloc
内部委托__getitem__
)。
顺便说一句,如果要查找每个组的最后N行,请使用groupby
和GroupBy.tail
:
df.groupby('A').tail(2)
A B
1 a 2
2 a 3
5 b 6
6 b 7
7 c 8
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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